淺議驗(yàn)軍人社會(huì)支持與心身健康的相關(guān)性

淺議驗(yàn)軍人社會(huì)支持與心身健康的相關(guān)性

多重共線性意味著回歸方程中的多個(gè)自變量高度相關(guān)，從而削弱各自對變量的影響。此時(shí),各自變量本身的偏回歸系數(shù)值會(huì)普遍下降,而且標(biāo)準(zhǔn)誤擴(kuò)大,回歸方程整體顯著。但事實(shí)上,各個(gè)自變量的影響都不顯著。多重共線性問題發(fā)生時(shí),偏回歸系數(shù)不可靠。因此,本文用主成分回歸分析法消除自變量間的多重共線性,研究社會(huì)支持與軍人心身健康及一般情況間的回歸關(guān)系。1對象和方法1.1區(qū)分民族、年齡采用隨機(jī)整群抽樣法,取三軍3865名軍人,其中陸軍3078名、海軍389名、空軍398名;男3628名(93.8%),女237名(6.2%);漢族3630名(95.0%),少數(shù)民族195名(5.0%);未婚3226名(83.5%),已婚639名(16.5%);受教育程度:小學(xué)7名(0.2%),初中1726名(44.7%),高中1723名(44.6%),本科270名(7.0%),碩士139名(3.6%);職務(wù):戰(zhàn)士3655名(94.6%),干部210名(5.4%);年齡18~62(22.16±5.21)歲。所有對象均排除心理疾病史、藥物成癮、酒依賴及嚴(yán)重器質(zhì)性疾病。1.2研究工具1.2.1研究因子及療效量表由張理義教授主持研制,于1996年由全國27個(gè)省市共同科研協(xié)作完成。本量表包括134個(gè)問題,組成13個(gè)因子,包括眼和耳、呼吸系統(tǒng)、心血管系統(tǒng)、消化系統(tǒng)、骨骼肌肉、皮膚、生殖及內(nèi)分泌、神經(jīng)系統(tǒng)、焦慮、抑郁、精神病性、家族史及效度(L)量表。量表分?jǐn)?shù)越高,說明心身健康狀況越差。1.2.2社會(huì)支持量表ssr由肖水源編制,該量表包括客觀支持、主觀支持、對支持的利用度等3個(gè)測量因子;反向計(jì)分,分?jǐn)?shù)越高,說明社會(huì)支持程度越差。1.3般資料賦值①將CPSHS因子“眼和耳”、“呼吸系統(tǒng)”、“心血管系統(tǒng)”、“消化系統(tǒng)”、“骨骼肌肉”、“皮膚”、“生殖內(nèi)分泌”、“神經(jīng)系統(tǒng)”合并為“軀體疾病”,“焦慮”、“抑郁”、“精神病性”合并為“心理障礙”。②一般情況賦值性別:男性=0,女性=1;受教育程度:小學(xué)=0,初中=1,高中及中專=2,大專及本科=3,碩士=4;職務(wù):士兵=0,干部=1;民族:漢族=0,少數(shù)民族=1;軍兵種:陸軍=0,海軍=1,空軍=2;婚姻:未婚=0,已婚=1。1.4線性相關(guān)分析利用SPSS13.0中的CorrelateBivariate、LinearRegression、FactorAnalysis和ComputeVariable等進(jìn)行線性相關(guān)分析、共線性診斷、主成分分析和主成分回歸分析。2結(jié)果2.1社會(huì)支持的影響經(jīng)線性相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),軍人心身健康與社會(huì)支持和一般情況(如文化、職務(wù))呈正或負(fù)相關(guān)(P<0.05~0.01),而社會(huì)支持與一般情況(如性別、職務(wù)、民族、婚姻等)也有正或負(fù)相關(guān)(P<0.05~0.01)(見表1)。因此從理論和數(shù)據(jù)我們可以得出社會(huì)支持為影響軍人心身健康水平的一個(gè)因素。因此,如果我們已經(jīng)知道軍人心身健康的水平,是否可以通過某種方法知道軍人社會(huì)支持程度如何,若其社會(huì)支持分超過中國社會(huì)支持常模,則就可以初步判斷此時(shí)軍人的社會(huì)支持程度影響了軍人的心身健康水平,對其可以進(jìn)行有關(guān)社會(huì)支持方面的心理咨詢和干預(yù),以提高軍人的心身健康水平。下面我們就以社會(huì)支持為因變量,心身健康各因子和一般情況為自變量進(jìn)行回歸分析。2.2偏相關(guān)、部分相關(guān)和回歸方程13.0的LinearRegression過程進(jìn)行多重共線性診斷特征值(Eigenvalues)和條件指數(shù)(ConditionIndex)是檢驗(yàn)多重共線性問題的兩個(gè)指標(biāo)。如果多個(gè)維數(shù)的特征根越接近零,或條件指數(shù)大于15,表示可能存在嚴(yán)重的共線性問題。偏相關(guān)(Partialcorrelation)是指從兩個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)中去掉它們與其他變量的共同相關(guān)后的剩余值。部分相關(guān)(Partcorrelation)是指在回歸方程中排除其他自變量的線性效應(yīng)后,每個(gè)自變量與因變量的相關(guān)度。在SPSSLinearRegression對話框中,保持默認(rèn)的Method選項(xiàng):Enter,要求全部自變量進(jìn)入回歸方程,得結(jié)果如表2所示,維數(shù)軀體疾病、心理障礙的特征根約等于零、條件指數(shù)大于15,絕大部分預(yù)測變量的偏相關(guān)與部分相關(guān)系數(shù)明顯低于零階(Zero-order)系數(shù)(見表2),即進(jìn)入回歸方程的這些自變量所解釋的因變量的大部分變異可被其他變量解釋,表明用現(xiàn)在的自變量進(jìn)行多元回歸建立的回歸方程可能會(huì)存在嚴(yán)重的多重共線性問題。因此我們考慮用一種可以消除共線性影響的方法,即主成分回歸分析。2.3回歸方程的共線性經(jīng)SPSS13.0的FactorAnalysis和LinearRegression過程運(yùn)算后結(jié)果如表3、表4所示。前7個(gè)主成分累計(jì)方差的比率已經(jīng)超過90%,而且主成分回歸的共線性診斷發(fā)現(xiàn)新建立的回歸方程不存在共線性問題(見表3)。表3顯示主成分Z1、Z2的回歸系數(shù)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01)。用SPSS的ComputeVariable和LinearRegression過程,將主成分和因變量標(biāo)準(zhǔn)化、進(jìn)行主成分回歸后,將標(biāo)化主成分回歸方程轉(zhuǎn)換為線性回歸方程,得主成分回歸參數(shù)重組方程:社會(huì)支持=5.2128+(-1.1634)性別+(-0.0097)年齡+(-0.0193)文化+(0.2376)職務(wù)+(0.4723)民族+(-0.2457)婚姻+(0.1341)軀體疾病+(0.1664)心理障礙,方程檢驗(yàn)有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(F=140.262,P<0.001)。3可選用的歸歸方程世界衛(wèi)生組織(WHO)提出了健康的新概念:“健康不僅僅是沒有疾病,而是身體上、心理上和社會(huì)上的完好狀態(tài)?！币簿褪钦f,在考慮個(gè)體健康與疾病時(shí),要注意心、身兩個(gè)方面的反應(yīng),不能只注意這一方面而忽視另一方面,即心身健康。心身健康的具體影響因素因人處于不同的年齡階、從事不同的工作而不同。社會(huì)支持(socialsupport)是指一個(gè)人通過社會(huì)聯(lián)系所能獲得的他人在精神上的支持。社會(huì)聯(lián)系包括家庭成員、朋友、同事、社會(huì)組織;精神上的支持指在社會(huì)中被尊重、被理解、被同情的主觀體驗(yàn)。人類不能離群獨(dú)處,社會(huì)支持的最大來源仍然是配偶及其他家庭內(nèi)成員,其次為朋友和同事,后者的支持作用也很重要,不是前者所能取代的。本研究和前人的多項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),社會(huì)支持與不同人群如盲人按摩者、駐島人員、唐山大地震所致截癱患者、癌癥患者家屬、學(xué)生等心身健康有正相關(guān)關(guān)系,即社會(huì)支持度高的人員,其心身更健康,所以社會(huì)支持已經(jīng)確定成為心身健康的影響因素。我國學(xué)者一般總是傾向于研究影響因素對心身健康的影響,我們嘗試反過來用心身健康的結(jié)果反推影響因素的大小。因此,本文以社會(huì)支持為因變量,軍人心身健康各因子及一般情況為自變量進(jìn)行回歸分析。本研究發(fā)現(xiàn)直接以社會(huì)支持為因變量、CPSHS中的一般情況和各因子為自變量可以得出一個(gè)多元回歸方程,但是維數(shù)軀體疾病、心理障礙的特征根約等于零、條件指數(shù)大于15,且絕大部分預(yù)測變量的偏相關(guān)與部分相關(guān)系數(shù)明顯低于零階(Zero-order)系數(shù),表明我們直接用多重線性回歸所建立的回歸方程存在多重共線性問題,不足以真實(shí)地反應(yīng)社會(huì)支持與心身健康各因子和一般情況間的關(guān)系。因此我們考慮不用各因子和一般情況為自變量直接進(jìn)行回歸分析,而改用一種可以消除此共線性問題的方法,及主成分回歸分析。主成分同歸分析(PrincipalComponentRegressionAnalysis,PCRA)是一種重要的多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),用于提取原始數(shù)據(jù)集中的高維變量間的內(nèi)在關(guān)系信息。PCRA使用線性模型在信息損失最小的前提下對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,把多維指標(biāo)變量化成少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)來進(jìn)行分析處理,找出模型原變量與主成分變量間的線性關(guān)系,消除自變量間的多重共線性。因此,主成分回歸分析是一種較好的消除共線性問題的方法。本研究提煉出7個(gè)主成分,它們可以解釋累計(jì)方差的比率已經(jīng)超過90%。經(jīng)相應(yīng)程序計(jì)算后,最終得出主成分回歸方程表達(dá)式,此方程無共線性問題。從此表達(dá)式中可以看出,性別對社會(huì)支持的影響最大,女性的社會(huì)支持水平高于男性,這可能與社會(huì)普遍認(rèn)為女性是弱者,應(yīng)該受到保護(hù)的觀念有關(guān),這與前人的研究結(jié)果相同;本研究顯示,年齡越大、文化程度越高則社會(huì)支持越好,可能與被試懂得怎樣利用社會(huì)支持的資源來消除自己的緊張和焦慮情緒有關(guān);與少數(shù)民族相比,漢族被試的社會(huì)支持良好;已婚的軍人社會(huì)支持程度較高,已婚的軍人遇到煩惱可以向自己的配偶訴說,有利于緩解心理壓力,而且會(huì)得到配偶照顧、生活起居;CPSHS組合后的因子軀體疾病、心理障礙值越高,說明出現(xiàn)相應(yīng)的心理障礙或軀體不適多,則顯示社會(huì)支持程度差。因此,若我們已經(jīng)知道某被試的心身健康水平和一般情況,則我們可以根據(jù)CPSHS的各因子分和一般情況推算出被試的社會(huì)支持程度,考查被試此時(shí)的心理健康水平是否主要由社會(huì)支持程度差造成,若結(jié)果顯示社會(huì)支持度較差,則可以及時(shí)的采取相應(yīng)的心理干預(yù)措施進(jìn)行有針對性的干預(yù)和指導(dǎo)。利用SPSS進(jìn)行主成分回歸分析